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World File Search System图像分割
MICCAI2024-详细口头和海报会议计划.pdf
使用随机步进对齐的基于扩散的域自适应医学图像分割 演讲者：Wen Ji，香港科技大学，香港特别行政区 CoReEcho：用于 2D+时间超声心动图分析的连续表征学习 演讲者：Fadillah Maani，穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学，阿拉伯联合酋长国 少量切片就足够：具有主动交叉注释的多方面一致性学习用于几乎无监督的 3D 医学图像分割 演讲者：Zhe Xu 和 Xinyao Wu，香港中文大学，香港特别行政区 使用神经隐式 k 空间表示进行运动分辨腹部 MRI 的自监督 k 空间正则化 演讲者：Veronika Spieker，亥姆霍兹慕尼黑/慕尼黑工业大学，德国 用于高分辨率医学图像增强的临床导向轻量级网络 演讲者：Osmar R. Zaiane，阿尔伯塔大学阿尔伯塔机器智能研究所，加拿大
课程内容 人工智能与机器学习
问题 案例研究 计算机视觉简介 图像处理 理解颜色图 第 10 天 特征提取 高斯模糊 Canny 边缘检测 图像分割 线检测-Hough 变换 Harcaascade 分类器 第 11 天 人工神经网络简介 单层感知器 多层感知器 Keras 简介 前馈过程、反向传播、误差
使用 K 增强脑肿瘤 MRI 分割
简介：医学图像分割通常是医学图像分析中的关键步骤，常与众多临床应用相关。磁共振成像（MRI）提供了对干预和手术计划具有决定性作用的各种解剖结构的详细可视化。目的：本文的目的是设计和应用一种增强型脑肿瘤 MRI 分割方法，使用 K 均值作为基于机器学习的粒子群优化（PSO）和萤火虫算法（FA）。方法：引入了一种基于速度变化的 Swarm Based PSO 的新型适应度函数，增强了分割区域。通过将 PSO 应用于分割部分，可以增强传统的 k 均值算法。应用群体智能的另一个扩展 Firefly 来比较基于 PSO 的分割结果，并使用基于 Firefly 的分割。结果：模拟结果以精度（98%）、召回率（0.95）、f 值（0.96）、准确率（97%）和分割时间（2.63s）来评估，以衡量图像分割获得的主要结果的质量。结论：比较研究表明，提出的使用 k-means 结合 FA 的设计在检测脑肿瘤 RoI 方面表现出较高的准确率和精确度。
基于 Segment Anything 模型的脑肿瘤 MRI 分割方法
不同类型的脑肿瘤区域的精确分割是医学图像分割中的关键任务。在临床上，脑部MRI包含丰富的信息，可以极大地帮助医生对脑肿瘤患者的检查和诊断。随着人工智能（AI）和计算机技术的进步，一些基础模型在计算机视觉领域越来越发挥着举足轻重的作用。Segment Anything模型（SAM）是图像分割领域的基础模型，以其出色的零样本分割性能和迁移能力而闻名，在自然图像处理中取得了令人赞叹的效果。为了探索SAM在脑肿瘤MRI分割中的有效性并解决由于图像灰度不均匀导致的分割精度低的问题，提出了一种基于SAM特征融合的方法。将Transformer和卷积神经网络（CNN）融合的特征输入到mask解码器中，利用Transformer的注意力机制更有效地捕捉图像中的全局关系，从而提高输出的精度。实验证明，本研究提出的方法超越了单独使用SAM的分割性能，实现了脑肿瘤MRI的精确分割。
系统综述人工智能在医学图像扫描分割和智能视觉内容生成中的算法——简要概述
摘要：最近，基于人工智能 (AI) 的算法彻底改变了医学图像分割过程。因此，器官及其病变的精确分割可能有助于提高诊断效率和更有效地选择靶向治疗，并提高训练过程的有效性。在这种情况下，AI 可能有助于图像扫描分割过程的自动化，并提高生成的 3D 对象的质量，从而可能导致生成更逼真的虚拟对象。在本文中，我们重点介绍基于 AI 的解决方案在医学图像扫描分割和智能视觉内容生成中的应用，即在扩展现实 (XR) 背景下的计算机生成的三维 (3D) 图像。我们考虑使用不同类型的神经网络，特别强调所应用的学习规则，同时考虑算法的准确性和性能以及开放数据的可用性。本文试图总结当前基于人工智能的医学成像分割方法和应用于 XR 的智能视觉内容生成的发展情况。最后，本文总结了人工智能在基于扩展现实的解决方案中的应用可能的发展和面临的挑战。最后，讨论了人工智能应用在医学图像分割和基于扩展现实的医疗解决方案中未来的研究和发展方向。
一种基于生成对抗网络的新型脑肿瘤自动分割方法
摘要：背景：由于医学图片的密度，医学图像分割比普通图像分割更复杂且要求更高。脑肿瘤是导致高死亡率的最常见原因。目的：由于肿瘤细胞和非肿瘤细胞之间的差异，肿瘤细胞的提取特别困难。在普通的卷积神经网络中，局部背景信息受到限制。因此，以前的医学成像深度学习算法一直难以检测不同细胞中的异常。方法：为了解决这一挑战，提出了一种用于从脑磁共振成像 (MRI) 图像中分割肿瘤的深度卷积生成对抗网络。生成器和鉴别器是构成所提模型的两个网络。该网络专注于肿瘤定位、噪声相关问题和社会阶层差异。结果：骰子得分系数 (DSC)、峰值信噪比 (PSNR) 和结构指数相似度 (SSIM) 分别为 0.894、62.084 dB 和 0.88912。该模型的准确率提高到 97%，损失降低到 0.012。结论：实验表明，该方法可以成功分割肿瘤和良性组织。因此，创建了一种新颖的脑肿瘤分割方法。
- 授权的进化和申请 -
rt人工智能（AI）在医疗保健领域内迅速扩展，因为它利用复杂的算法和复杂的计算来以天文速度执行人类认知任务。1-3鉴于其有望转化医学的希望，它的应用范围从疾病诊断到预后，治疗计划以及手术效率的优化。3-5由于其迅速和持续的发展，对于临床医生来说，要了解最近的进步并考虑其在手术实践中的应用至关重要。机器学习（ML）和深度学习（DL）是AI的子集，由于计算能力的可用性增加，最近它们变得越来越普遍（Supflection Table S1，在线可用）。1此外，大数据的主张使ML能够通过识别数据中的模式来做出临床预测，这通常是人类无法识别的。1此外，这种算法还利用了识别数据变量和各种环境之间非线性关系的技术，与传统统计数据相比，它们在表现出卓越的性能。1 DL采用多层计算，具有在手术操作中执行自动图像分割或划定阶段的甲基动态。6在耳鼻喉科中，DL的应用从诊断上颌鼻窦炎的图像分割到分化的乳头状乳头瘤（IP）的分化，从具有恶性转化的IP。7,8
提高农业效率：机器人技术，空间映射和多模式模型在作物管理中的作用
2在机器人技术中进行导航，映射和语义理解5 2.1概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2基于GSPLAT的导航和映射。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.2.1基于GSPLAT的导航。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.2.2基于GSPLAT的映射。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.3语义理解和知识检索在GSPLAT环境中。。。。。11 2.3.1图像分割和嵌入。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.3.2矢量数据库查找。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.3.3自然语言查询处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.3.4与导航和映射集成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14
使用深度学习的图像背景进行研究
删除图像背景是图像处理和计算机视觉中的常见工作。通过从背面隔离主体，照片中的背景删除旨在使检查或编辑图像更容易。有许多方法可以从图像中删除背景，包括深度学习，基于颜色的分割和人类选择。U-NET体系结构是一种基于深度学习的技术之一，它表明了图像分割任务（包括图像背景删除）的令人鼓舞的结果。为生物图像分割创建的卷积神经网络称为U-NET体系结构。该设计由一个存储上下文的编码网络和生成分割图的解码器网络组成。U-NET体系结构的U形能够记录图像的整体上下文和本地细节。对于几个图片分割任务（包括图像背景删除），U-NET体系结构已进行了修改。使用U-NET删除图像背景的建议方法需要在具有和没有背景的图片数据集上训练U-NET模型。然后，使用所示方法，从最近的照片中删除了背景。建议的方法与当前方法不同，包括其高精度和处理复杂背景的能力。计算机视觉，对象识别和照片操纵只是建议方法的一些用途。
杰克逊的简历2025
•领导了针对各种机器人任务的增强学习模型的开发，包括细胞显微镜和细胞转移，利用大规模，分布式机器学习系统和深度强化学习算法。•设计和实现的可扩展API可为机器学习模型提供数据，与云计算平台，云存储和大数据系统集成，以实现有效的数据处理和检索。•开发和部署了用于图像分割，对象分类和对象检测等任务的计算机视觉模型，以确保可靠和可扩展的解决方案。